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多模态应用

Answer

以下是一些多模态应用的案例：

  1. 电商领域：
    • 拍立淘：由淘宝推出，用户拍照即可识别商品并直接进入购物页面，简化购物搜索步骤。
    • 探一下：支付宝推出的图像搜索引擎，拍照后 AI 能识别并搜索相关商品或信息。
  2. 创意领域：
    • 诗歌相机：拍照能生成一首诗，还能打印，将诗意与现代技术结合，并做成硬件形式。
  3. 技术平台：
    • 阿里云百炼大模型平台为企业侧提供各种原子级别能力，包括多模态能力。
  4. 其他应用场景：
    • 融图：如把图二中的机器人合成到图一的环境中，保持比例、细节、光影和氛围感统一。
    • 小红书风格卡片：使用特定风格生成关于特定内容的卡片。
    • Logo 转 3D 效果：将图标改成 3D 立体、毛玻璃、毛绒等效果。
    • 示意图转卡通漫画：把示意图转成幼儿园小朋友能看懂的漫画并配中文说明。
    • 遥感理解（图像数据）：识别图中的建筑物并用色块标注。
    • 包装图直出效果：生成图片对应的包装侧面效果图。
    • 参考生成海报图：参考小红书封面生成 PPT 设计相关封面图。
    • 三维建模模拟：将图片转化为 3D max 建模渲染界面并加入 UI 界面。
    • 手办三视图：保留人物样貌、神态，制作成特定要求的 3D 手办三视图。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

DAY3 - 更热门的多模态交互案例带练，实操掌握AI应用开发

分享人：银海目标：了解并掌握大模型多模态技术的实际应用，学习如何构建基于多模态（如AI拍立得）的实际场景在开始之前，咱们给大家分享几个近期个人认为还是蛮有趣的多模态应用，它们在相机场景中的应用特别有意思。以下几个场景（这里会在直播的过程中进行演示，如果仅看到文档可以去回顾视频回放）第一个是拍立淘，这是淘宝推出的功能，只需要拍个照，系统就能识别商品并直接带你进入购物页面。购物变得更简单，省去了很多搜索的步骤，直接就能买到你想要的东西。第二个是探一下，由支付宝推出的图像搜索引擎。你拍个照片，AI马上帮你识别并进行搜索，不管是商品还是信息，瞬间就能找到相关内容，搜索变得更直观、更高效。最后是诗歌相机，这款应用让你拍照就能生成一首诗，甚至还能打印出来。它把传统的诗意和现代的技术完美结合，真的很有创意，关键它还做成了硬件的形式，给人们不一样的体验。<qa:image>caption=""h="1280"image_token="RNLdbVrJIodYX6xuZ7UcdX89n8g"w="592"</qa>拍立淘<qa:image>caption=""h="1408"image_token="ZhIMbOrryoCheNxUSkYcHwY7nic"w="640"</qa>探一下<qa:image>caption=""h="713"image_token="H6e6bcYoKomKqfxKQ3ScnoVmnEb"w="1080"</qa><qa:image>caption=""h="1415"image_token="QzTQbU8jeoapK9xcpm6cr5Jgnhf"w="1080"</qa>诗歌相机阿里云百炼大模型平台专注给企业侧提供各种原子级别能力，我们在前面几节课中从整体平台到文本知识库。今天，我们就带着大家一起来深入探索一下阿里云百炼上的多模态能力。

生成式人工智能领域的 4 个突破点

尽管聊天界面对许多用户来说令人兴奋和直观，但人类听和说语言的频率可能与写或读语言的频率相当或更高。正如Amodei所指出的：“AI系统能做的事情是有限的，因为并不是所有的事情都是文本。”具备多模态功能的模型能够无缝地处理和生成多种音频或视觉格式的内容，将这种交互扩展到超越语言的领域。像GPT-4、Character.AI和Meta的ImageBind这样的模型已经能够处理和生成图像、音频和其他模态，但它们在这方面的能力还比较基础，尽管进展迅速。用Gomez的话说，我们的模型在字面上今天是盲的，这一点需要改变。我们构建了很多假设用户能够看到的图形用户界面（GUI）。随着LLMs不断进化，更好地理解和与多种模态交互，它们将能够使用依赖GUI的现有应用程序，比如浏览器。它们还可以为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验，使用户能够超越聊天界面进行互动。Shazeer指出：“多模态模型的许多出色整合可以使事物更具吸引力和与用户更紧密相连。”他还说：“我认为，目前大部分核心智能来自文本，但音频和视频可以使这些事物更有趣。”从与AI导师进行视频聊天到与AI合作迭代和编写电视剧剧本，多模态有潜力改变娱乐、学习与发展以及跨各种消费者和企业用例的内容生成。多模态与工具使用密切相关。尽管LLMs最初可能通过API与外部软件进行连接，但多模态将使LLMs能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具，例如传统的企业资源计划（ERP）系统、桌面应用程序、医疗设备或制造机械。在这方面，我们已经看到了令人兴奋的进展：例如，谷歌的Med-PaLM-2模型可以合成乳腺摄影和X射线图像。而且从长远来看，多模态（特别是与计算机视觉的集成）可以通过机器人、自动驾驶车辆和其他需要与物理世界实时交互的应用程序，将LLMs扩展到我们自己的物理现实中。

多模态4O应用场景案例

<qa:image>caption=""h="240"image_token="AsJsbyHPFoxDaGxv6OGcmp5ln4y"w="532"</qa><qa:image>caption=""h="371"image_token="PuCtbXxX3oFKIOx0cv9cbjcQn7d"w="509"</qa>把图二中的机器人合成到图一的环境中，保持比例大小和机器人细节,统一整体光影和氛围感<qa:image>caption=""h="229"image_token="YZlXbPMwQoSn0ExXr3Vc8GKlnQo"w="537"</qa><qa:image>caption=""h="549"image_token="S45wbTCXLo0FZcxx1FZczTEkncf"w="510"</qa>把图一的凶兽和图三的人物，融入到图二的场景中，保持角色一致性和正常比例，融合自然，画面感震撼，光影细节饱满[heading1]23、小红书风格卡片[content]<qa:image>caption=""h="113"image_token="OhjdbyQr5o1z3lxDfa0cTcTDnU8"w="540"</qa><qa:image>caption=""h="658"image_token="XcDIbm3YZoFbNQxGPr5cmgIYnne"w="425"</qa>使用neobrutalism风格生成一个小红书卡片，里面的内容是关于设计师要被AI取代的，表现夸张，具有丰富的视觉张力，文字用中文[heading1]24、Logo转3D效果[content]<qa:image>caption=""h="311"image_token="HWwhb35MIoClVSxZzpqcMzVSnVf"w="547"</qa><qa:image>caption=""h="377"image_token="UiVjb6UFkos228xdqRIcXHD4njN"w="513"</qa>把这个图标改成3D立体效果、毛玻璃效果、毛绒效果，放在一张图片里，供我参考[heading1]25、示意图转卡通漫画[content]<qa:image>caption=""h="357"image_token="AuBxbTgOyoGdv3xnlIlchhGenze"w="418"</qa><qa:image>caption=""h="664"image_token="JtjabuuEGorKVFxhIZhcffjknRe"w="436"</qa>把这个示意图转成幼儿园小朋友都可以看懂的漫画，并配上中文文字说明[heading1]26、遥感理解（图像数据）[content]<qa:image>caption=""h="474"image_token="R6cob1CvqoAECpxFyudcX5pGnPa"w="528"</qa><qa:image>caption=""h="652"image_token="PHNwb6FCpoMCdtxnjxfcykoMnDg"w="424"</qa>识别一下图中的建筑物，并用色块标注出来，叠加在原图上输出[heading1]27、包装图直出效果[content]<qa:image>caption=""h="301"image_token="FPUqb46OfoxONmxOk4tcFWNBn3f"w="450"</qa><qa:image>caption=""h="655"image_token="ZlT6bCmKKo57ubxeKD7c8rP8ncb"w="431"</qa>帮我生成图片对应的包装侧面效果图，站在一个空间中[heading1]28、参考生成海报图[content]<qa:image>caption=""h="411"image_token="E9YEbZ7y6o9mCOxEyWpcnKK9n1b"w="420"</qa><qa:image>caption=""h="649"image_token="AF1ibTkuZo6ZZkxsdVJcjwdBnde"w="432"</qa>参考这个小红书封面，生成一个PPT设计相关的封面图[heading1]29、三维建模模拟[content]<qa:image>caption=""h="350"image_token="Cir3bVHwIoEamMxBOomc8ApGnPg"w="536"</qa><qa:image>caption=""h="524"image_token="EaPIbTsnmoA6Vbx540ucU1KFn3g"w="495"</qa>将这张图片转化为3D max建模渲染界面，可以加入对应的UI界面[heading1]30、手办三视图[content]<qa:image>caption=""h="459"image_token="UUsibvEtDoHUhbxVKFGcarfxn7g"w="548"</qa><qa:image>caption=""h="380"image_token="Q9Ofb7kcIoFT8TxlIKpcLp5FnDe"w="519"</qa>人物的样貌、神态完全保留。做成3D手办，头部特写略大，头发不凌乱，身体是完整的、迷你的、三头身，服装换成帅气的男生衣服，三视图，正面，侧面，背面

Others are asking
多模态是什么，
多模态指多数据类型交互，能够提供更接近人类感知的场景。大模型对应的模态包括文本、图像、音频、视频等。 随着生成式 AI 和大模型的发展，我们逐渐进入多模态灵活转换的新时代，即能用 AI 实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换，这一变革依靠一系列革新性的算法。 在感知不同模态数据时，AI 借助高维向量空间来理解，不再局限于传统的单一模态处理方式，将图像或文字“压缩”成抽象的向量，捕捉深层关系。 Gemini 模型本身就是多模态的，展示了无缝结合跨模态的能力，在识别输入细节、聚合上下文以及在不同模态上应用等方面表现出强大性能。
2025-04-13
多模态Agent最新动态
以下是关于多模态 Agent 的最新动态： 《质朴发言：视觉语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象｜Z 研究第 2 期》 近期，生成式 AI 领域的浪潮催化了多模态模型的探索，研究人员不断尝试使用更多模态数据的编码，以训练出能够理解和处理多种类型数据的模型。本份研究报告集中讨论了基于 Transformer 架构的视觉语言模型，报告范围专注于视觉和语言之间的交互，不考虑单纯的视觉到视觉的计算机视觉任务。 从 2022 年 11 月 18 日到 2023 年 7 月 26 日，多模态 Agents 迅速增长。 LLM 多模态 agent 是将现有技术融合的新尝试，是一种集成了多种模态数据处理能力的 AI 技术。 优点：高度的灵活性和扩展性，可根据不同任务需求调用最合适的模型处理任务，适应多样化任务和数据类型，优化资源使用，提升效率；无需训练，系统开发周期快，成本低。 局限性：调试和工程化难度较高，维护和升级成本高；多个组件紧密耦合，单点故障可能导致整个系统风险增加；没有涌现出新的能力。 适用场景：需要综合处理视频、语音和文本等多种信息的复杂环境，如自动驾驶汽车；高度交互和灵活的用户界面，如客户服务机器人或交互式娱乐应用。 《2024 年度 AI 十大趋势报告》 随着大模型对图像和视频信息的处理能力快速提升，预计 2025 年将开始出现更为综合性的多模态交互，AI 能够通过物联网、特定信息等多种感知通道进行协同。 多模态输入和输出使 AI 交互性更强、交互频次更高，适用场景也更加丰富，AI 产品整体水平显著提升。 Agent 作为融合感知、分析、决策和执行能力的智能体，能够根据用户历史行为和偏好，主动提供建议、提醒并个性化执行能力，为用户提供高度个性化的任务。从 2025 年开始，AI Agent 即将广泛投入使用。 从个性化推荐到直接生成个性化内容，AIGC 能够使用户体验的个性化程度有明显提升，这将帮助产品进一步完善用户体验，并通过提高用户忠诚度和迁移成本，实现差异化定价和进一步的服务增值，对产品的差异化竞争有重大意义。目前，基于 AIGC 的高度个性化已经在 AI 教育、AI 陪伴、AI 营销领域有明显进展。在硬件端搭载的多款 AI 智能助手也已开始以高度个性的个人助理作为宣传重点。
2025-03-31
Qwen 多模态模型哪一个最顶？
目前阿里发布的 Qwen 多模态模型中，Qwen2.5VL 较为突出。它可处理长达数小时的视频，并在电脑上执行自动化任务。提供 3B、7B、72B 三种规模，旗舰版对标 GPT4o、Claude 3.5 Sonnet。具备全文档解析能力，支持手写、表格、图表、化学公式等多场景识别，还可操作电脑或手机界面，执行自动化任务，如点击按钮、填表等。详情可参考：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/qwen25vl285cee 。此外，Qwen2.5Max 也是阿里通义千问的大型专家模型（MoE），基于 SFT 和 RLHF 策略训练，在多项基准如 Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQADiamond 上超越 DeepSeek V3，引发社区关注。更多体验方式包括支持官方 Chat、API 接口、Hugging Face Demo 等，详情可参考：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5max/ 、https://chat.qwenlm.ai 、https://alibabacloud.com/help/en/modelstudio/gettingstarted/firstapicalltoqwen?spm=a2c63.p38356.helpmenu2400256.d_0_1_0.1f6574a72ddbKE 、https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5MaxDemo 。
2025-03-25
如何构建多模态知识库？
构建多模态知识库可以参考以下步骤： 1. 图像知识库方面：通过多模态的能力对图片信息进行检索理解。效果测试时，上传一张图片，在图像数据库里找到相关信息，然后结合内容进行回复。 2. 构建图片索引： 新建结构化数据表时，将图片索引所在列的字段类型设置为 link。需注意新建数据表后，无法再新增或修改字段类型为 link。 创建结构化知识库时，对于需要建立图片索引的 link 类型字段，在旁边的下拉列表中选择图片。创建知识库后，无法再新建或修改图片索引。 3. 多模态知识库还包括构建图片型索引需结构化数据表，字段类型设置为 link，以实现 FAQ 中向用户推送图片信息。
2025-03-19
多模态达模型排行
以下是一些常见的多模态模型排行及相关信息： 1. 智谱·AI 开源模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能基础上具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接：。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），在多模态权威学术榜单上综合成绩第一，在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。代码链接：。 Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。代码链接：。 2. Gemini 模型：Gemini Ultra 在表 7 中的各种图像理解基准测试中都是最先进的，在回答自然图像和扫描文档的问题，以及理解信息图表、图表和科学图解等各种任务中表现出强大的性能。在 zeroshot 评估中表现更好，超过了几个专门在基准训练集上进行微调的现有模型，适用于大多数任务。在 MMMU 基准测试中取得了最好的分数，比最先进的结果提高了 5 个百分点以上，并在 6 个学科中的 5 个学科中超过了以前的最佳结果。 3. 多模态思维链提示方法：Zhang 等人（2023）提出了一种多模态思维链提示方法，多模态 CoT 模型（1B）在 ScienceQA 基准测试中的表现优于 GPT3.5。
2025-03-18
【深度拆解】ChatGPT-4o背后的技术革新：从语言模型到多模态跨越
ChatGPT4o 背后的技术革新具有重要意义。人类的感知多样，仅靠语言描述世界远远不够，多模态理解非常有用，能更全面学习世界、理解人类需求等。2023 年 9 月 GPT4v 发布，将大语言模型竞赛带入多模态模型时代，如 ChatGPT 能看图说话、画图，Google 的 Gemini 支持多种模态，但 OpenAI 常抢先发布。今年 5 月 OpenAI 发布 GPT4o，向智能体方向迈进，其是之前技术的集大成者，通过端到端神经网络混合训练视觉、语音和文本数据，平均音频输入反应时间为 300 毫秒，能感悟人类表达的情绪等。OpenAI 未公开 GPT4o 技术细节，唯一线索来自内部炼丹师的博客 AudioLM。此外，GPT4 是 OpenAI 的多模态工具，在编程任务中表现出色，ChatGPT 是用户友好界面，可与高级语言模型交互。2024 年 5 月 14 日 OpenAI 发布 GPT4o，效率高、价格降低、延迟缩短。9 月 16 日 OpenAI 推出 o1 系列模型，在复杂任务中表现优异，o1mini 适合编码任务，两个模型已在 ChatGPT 中提供，有免费或收费版本。
2025-03-09
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
结构化思维在AI办公里的应用
结构化思维在 AI 办公中有以下应用： 在 Model Context Protocol 托管平台中： 特色功能方面，Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程，适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具（如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成）、AI 对话工具（如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成）、Google Workspace 集成（如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理）、学术研究工具（如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问）、AI 数据库管理（如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成）。 面对 AI 幻觉问题时，可使用结构化思考工具辅助判断，如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策，检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成，风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面，构建逻辑体感轮子，包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容，体现结构化思维，通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14
飞书+AI的应用案例
以下是飞书+AI的应用案例： 在企业运营方面，包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询，以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域，协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，针对学生情况以及兴趣定制化学习内容，论文初稿搭建及论文审核，帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业，有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局，出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 在零售/电商领域，包括舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业，有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞。 线下活动方面： 活动宣传：用飞书文档制作活动宣传页面，用 AI 快速制作海报，用 GPTs 写人员分配和主持人台词，活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名：使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程：大家在线协同，一起编辑文档，演示时共同展示一个文档。 活动记录：有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具，还有很多乐趣等待挖掘，例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。
2025-04-13
如果是小白新手，理论应用到实践中最重要的是什么
对于小白新手，将理论应用到实践中，以下几点最为重要： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，可找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习，同时掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出作品，知识库中有很多实践后的作品和文章分享，欢迎分享自己的实践成果。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 此外，就像有人认为“只要知道它的原理和历史，自然而然就会知道它的底线和顶点在哪里”，但实践中的体验和尝试同样不可或缺。
2025-04-13